Analiza wpływu splitów akcji na stopy zwrotu spółek notowanych na GPW w Warszawie

Podobne dokumenty
Analiza zdarzeń Event studies

Testowanie hipotez statystycznych

Efektywność źródłem bogactwa. Tomasz Słoński Piechowice, r.

Statystyka matematyczna dla leśników

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testy nieparametryczne

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Notowania kontraktów terminowych na pszenicę konsumpcyjną na rynku FOREX jako przykład anomalii rynku kapitałowego

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Kolokwium ze statystyki matematycznej

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Statystyka matematyczna i ekonometria

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

ACTA UNIVERSITATIS LODZI ENSIS. Paweł Sekuła * PROSTY TEST SŁABEJ HIPOTEZY RYNKU EFEKTYWNEGO W WARUNKACH GPW W WARSZAWIE

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Statystyka matematyczna i ekonometria

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

TRANSAKCJE ARBITRAŻOWE PODSTAWY TEORETYCZNE cz. 1

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

II ETAP EGZAMINU EGZAMIN PISEMNY

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI TESTOWANIE HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Testowanie hipotez statystycznych

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

Testowanie hipotez statystycznych.

Właściwości testu Jarque-Bera gdy w danych występuje obserwacja nietypowa.

WARSZAWSKA GIEŁDA2013 GIEŁDAPAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WARSZAWIE

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Statystyczna analiza danych

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Efektywność informacyjna rynku w formie słabej w okresie prywatyzacji GPW w Warszawie *

Prace magisterskie 1. Założenia pracy 2. Budowa portfela

Czy inwestorzy wierzą analitykom? Analiza reakcji inwestorów na rekomendacje giełdowe na GPW w Warszawie *

Leszek Czerwonka Katedra Mikroekonomii Uniwersytet Gdański

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 639 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ANALIZA WYBRANYCH MIAR RYZYKA PŁYNNOŚCI DLA AKCJI NOTOWANYCH NA GPW W WARSZAWIE W LATACH

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

OGŁOSZENIE O ZMIANIE STATUTU UNIOBLIGACJE HIGH YIELD FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO ZAMKNIĘTEGO Z DNIA 23 CZERWCA 2016 R.

Jakie są zalety i wady tego rodzaju inwestycji?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Studenckie Koło Naukowe Rynków Kapitałowych

Inwestowanie dla średnio zaawansowanych. Agata Gawin z-ca Dyrektora Domu Maklerskiego Raiffeisen Bank Polska S.A.

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

SPLIT. Łukasz Porębski Dyrektor ds. Analiz Giełdowych

Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem SPIS TREŚCI

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

TABELE WIELODZIELCZE

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 640 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,

2. Zasady obliczania indeksu. Σ P(i)*S(i) WIG = *1000,00 Σ (P(0)*S(0))* K(t)

PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński

W okresie pierwszych dwóch i pół roku istnienia funduszu ponad 50% podmiotów było lepszych od średniej.

Jorge Chan-Lau (2001) Corporate Restructuring in Japan: An Event- Study Analysis IMF Working Paper WP/01/202.

Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby

Obowiązki informacyjne emitentów

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?

Rozkłady statystyk z próby

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Wycena opcji. Dr inż. Bożena Mielczarek

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Wybrane statystyki nieparametryczne. Selected Nonparametric Statistics

STOSOWANIE TRADYCYJNYCH, NEOKLASYCZNYCH, MO- DELI PRZEDSIĘBIORSTWA A NIEPEWNOŚĆ I RYZYKO

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 6 kwietnia 2006

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Transkrypt:

Piotr Fiszeder * Edyta Mstowska ** Analiza wpływu splitów akcji na stopy zwrotu spółek notowanych na GPW w Warszawie Wstęp Analiza zdarzeń jest narzędziem umożliwiającym określenie wpływu konkretnych zdarzeń na wartość rynkową poszczególnych spółek. Metoda ta cieszy się coraz większą popularnością, do czego przyczynił się niewątpliwie szybki rozwój technik komputerowych oraz łatwiejszy dostęp do danych. Lista zagadnień będących przedmiotem analizy zdarzeń jest bardzo szeroka i obejmuje między innymi wypłatę dywidendy, wykup akcji własnych, transakcje zawierane przez insiderów, fuzje, przejęcia, istotne zmiany w akcjonariacie spółki. Przedmiotem badań niniejszej pracy są splity akcji. Teoretycznie podział akcji jest wydarzeniem niemającym jakiegokolwiek znaczenia dla akcjonariuszy. Nie jest to jednak prawdą. Prowadzone badania empiryczne dotyczące splitów akcentują nie tylko reakcję cen akcji czy wielkości obrotów, ale również motywy, które skłoniły spółki do podjęcia decyzji o podziale akcji. Celem pracy jest analiza wpływu podziałów akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie na stopy zwrotu. Ponieważ informacja o splicie akcji jest ogłaszana publicznie z dużym wyprzedzeniem, zatem sam moment podziału akcji nie powinien mieć istotnego wpływu na notowania cen akcji. Wyniki przeprowadzonego badania przeczą jednak tej tezie. Praca składa się z trzech części. W pierwszej z nich przedstawiono krótko główne motywy przeprowadzania splitów akcji. Część druga zawiera opis wybranych metod stosowanych do testowania występowania nadwyżkowych stóp zwrotu związanych z podziałem akcji. Zaprezentowano test dla wartości średniej w populacji, zmodyfikowany test dla wartości średniej oraz nieparametryczny test rang Corrado (1989). W części trzeciej przedstawiono wyniki badań dotyczące spółek notowanych na GPW w Warszawie. 1. Motywy splitów W literaturze istnieje wiele hipotez dotyczących motywów przeprowadzania podziałów akcji i nie da się wskazać jednej głównej przyczyny tego zjawiska. Poniżej zostały wymienione najważniejsze hipotezy (patrz np. [Bejger, 2001], [Kopczewska, 2004], [Gurgul, 2006]) 1 : 1. Poprawa płynności * dr hab., Katedra Ekonometrii i Statystyki, WNEiZ, UMK w Toruniu, ul Gagarina 11, 87-100 Toruń, piotr.fiszeder@umk.pl. ** mgr, WNEiZ, UMK w Toruniu. 1 Szerszy opis motywów wraz z odwołaniami do prowadzonych na świecie badań empirycznych można znaleźć w cytowanych pracach.

204 Piotr Fiszeder, Edyta Mstowska Płynność akcji może być podniesiona przez zwiększenie liczby inwestorów, dywersyfikację akcjonariuszy, a także niższą cenę akcji [por. np. Muscarella, Vetsutpens, 1996]. 2. Przyciąganie inwestorów Obniżka cen akcji przyciąga drobnych inwestorów ze względu na większą dostępność akcji i większe możliwości inwestycyjne. Splity akcji często prowadzą do wzrostu zmienności, z tego też powodu takimi akcjami częściej interesują się spekulanci. 3. Optymalny przedział cenowy O istnieniu takiego przedziału przekonana jest większość menedżerów, którzy uważają, że akcje o cenach należących do tego przedziału sprzedają się najlepiej. Źródła tej hipotezy upatruje się w teorii behawioralnej i czynnikach psychologicznych. 4. Sygnalizacja dobrych perspektyw Spółka poprzez obniżenie ceny akcji informuje inwestorów, że spodziewa się dalszego wzrostu kursu w wyniku oczekiwanych ponadprzeciętnych zysków. Spółka może w ten sposób zgłaszać na przykład chęć wypłaty wyższej dywidendy. Badania Lakonishoka i Leva (1987) sugerują jednak, że splity pojawiają się po dobrych okresach dla przedsiębiorstwa i nie mają wpływu na przyszłe notowania giełdowe. 5. Działanie marketingowe Decyzja o splicie zwraca uwagę analityków giełdowych, maklerów i inwestorów, którzy siłą rzeczy śledzą bardziej te spółki, z których akcjami związane są bieżące wydarzenia [patrz np. Rankine, Stice, 1997]. Conroy, Harris i Benet (1990) ustalili na podstawie badań ankietowych dla giełdy nowojorskiej, że 70% splitów przeprowadzonych zostało w celu wzrostu płynności akcji, natomiast tylko 14% w celu zasygnalizowania pozytywnych informacji o spółce [patrz Gurgul, 2006]. 2. Metody testowania występowania nadwyżkowych stóp zwrotu Weryfikując wpływ określonego zdarzenia na ceny akcji stawia się najczęściej następujące hipotezy: H 0 : E( AR t ) 0, (1) H 1 : E( AR t ) 0, (2) gdzie: AR t oznacza nadwyżkową (anormalną) stopę zwrotu w okresie t okna zdarzenia obliczaną dla i-tej spółki jako różnica pomiędzy realizacją jej stopy zwrotu a stopą zwrotu portfela rynkowego R, w okresie t: M t AR i, t Ri, t RM, t. (3) W badaniach przyjmowane są również bardziej złożone modele nadwyżkowych stóp zwrotu oparte np. na modelu Sharpe a. Przewaga takiego podejścia nie jest jednak jednoznaczna w przypadku analizy zdarzeń, z uwagi choćby na wyniki badań mówiące o zmienności współczynników beta w czasie.

Analiza wpływu splitów akcji na stopy zwrotu spółek notowanych 205 Do weryfikacji hipotezy zerowej w postaci (1) można zastosować test parametryczny dla wartości średniej w populacji. W przypadku analizy zdarzeń można go zapisać w postaci (patrz [Gurgul, 2006]: ARt t N, (4) sˆ( AR ) t gdzie AR t i s ˆ( ARt ) oznaczają odpowiednio średnią i odchylenie standardowe nadwyżkowych stóp zwrotu dla danych przekrojowych dla N badanych w próbie spółek 2. Autorzy zajmujący się badaniami empirycznymi z zakresu metodyki analizy zdarzeń twierdzą jednakże, że zajście analizowanego zdarzenia w dniu t najczęściej prowadzi do jednoczesnej zmiany zarówno mianownika, jak i licznika w formule statystyki w postaci (4). Taka jednoczesna zmiana oznaczałaby sytuację, w której statystyka pozostawałaby nieistotna pomimo znacznego wpływu analizowanego zdarzenia na ceny. W takim przypadku niektórzy sugerują wykorzystanie zmodyfikowanej wersji testu dla wartości średniej. Modyfikacja polega na zastosowaniu odchylenia standardowego przeciętnych nadwyżkowych stóp zwrotu obliczanego według formuły (patrz [Brown, Warner, 1985]): 1 2 s ˆ( ARt ) ( ARt AR), (5) T 1 t0 T 1 t t gdzie: T - długość okna estymacyjnego, t 0 - indeks najstarszej obserwacji w ramach okna estymacyjnego, a t0 T 1 1 AR AR t. (6) T 0 t t Statystyka zmodyfikowanego testu dla wartości średniej jest dana w postaci: ARt t. (7) sˆ ( ARt ) Przy założeniu, że zwyżkowe stopy zwrotu mają rozkład normalny oraz prawdziwa jest hipoteza zerowa w postaci (1), statystyki dane formułami (4) i (7) mają rozkład t-studenta o N-1 stopniach swobody. Jeżeli hipoteza zerowa zostanie odrzucona, to zwyżkowa stopa zwrotu istotnie różni się od zera. Zatem wpływ danego zdarzenia na stopy zwrotu jest istotny statystycznie. W obu testach przyjmuje się założenie o normalności rozkładu stóp zwrotu, które dla danych o wysokiej częstotliwości, takiej jak obserwacje dzienne, jest rzadko spełnione. W przypadku bardzo dużych prób można by skorzystać z rozkładów granicznych powyższych statystyk, jednakże w przypadku analizy zdarzeń rzadko jest to możliwe. Z tego względu jedną z możliwości jest zastosowanie testów nieparametrycznych, które nie wymagają spełnienia restrykcyjnych założeń o postaci rozkładu stóp zwrotu. Często stosowanym w metodyce 0 2 Precyzyjniej dla N badanych zdarzeń, ponieważ określony typ zdarzenia może występować wielokrotnie w przypadku pojedynczej spółki.

206 Piotr Fiszeder, Edyta Mstowska analizy zdarzeń jest test rang Corrado (1989). Zastosowanie testu wymaga nadania rang nadwyżkowym stopom zwrotu dla każdego okresu. Rangowanie powtarza się tyle razy, ile spółek (a ściślej mówiąc zdarzeń dotyczących tych spółek) objętych jest badaniem. Statystyka określona jest formułą: N 1 ( Ki, t K) N i 1 T( u), (8) s( K) gdzie: K i, t - przyporządkowana ranga dla okresu t, K - średnia z rang obliczana według formuły wzorem: K 0,5 0, 5T, s (K) - odchylenie standardowe rang dane 1 s( K), (9) T t 1 N i 1 gdzie: T oznacza liczbę okresów. Przy założeniu prawdziwości hipotezy zerowej danej formułą (1) statystyka (8) ma asymptotyczny rozkład normalny. T N 1 K i, t K 3. Wpływ splitów na kursy akcji na GPW w Warszawie Analiza empiryczna została przeprowadzona na podstawie spółek notowanych na GPW w Warszawie, które w okresie od 01.01.2005 r. do 31.03.2010 r. dokonały operacji podziału akcji 3. W przyjętym okresie miało miejsce pięćdziesiąt splitów 4. Z badania pominięto: spółki, w przypadku których miał miejsce split odwrócony (czyli scalanie akcji), spółki notowane na CETO 5 oraz spółkę Zakłady Budowy Maszyn Zremb Chojnice SA z uwagi na bardzo małą ilość transakcji zawartych w przyjętym oknie zdarzenia. Badano czterdzieści cztery splity akcji, dokonane przez czterdzieści dwie spółki 6. Wykluczono również pojedyncze dzienne stopy zwrotu, które wystąpiły w wyniku innych nadzwyczajnych zdarzeń, a miały miejsce w przyjętym oknie zdarzenia. W ten sposób wyeliminowano wpływ zdarzeń zakłócających. Na Rysunku 1 przedstawiono skumulowane zwyżkowe 7 średnie stopy zwrotu 8 od trzydziestu dni przed do trzydziestu dni po splicie akcji. Stopy zwrotu były sumowane oddzielnie dla dni przed podziałem akcji, począwszy od pierwszego dnia przed splitem i oddziel- 3 Publikowane w literaturze światowej wyniki badań dotyczące splitów akcji zależą często od okresu, w którym analiza została przeprowadzona. Duże znaczenie może mieć na przykład koniunktura panująca na rynku, dlatego w niniejszej pracy przyjęto stosunkowo długi okres obejmujący zarówno hossę jak i bessę. 4 Informacje o podziale akcji pochodzą ze strony: http://stooq.pl. 5 Z dniem 18 września 2009 roku MTS-CeTO zmieniło nazwę na BondSpot. Przedmiotem obrotu na tym rynku są obecnie instrumenty dłużne. Na platformach transakcyjnych BondSpot i GPW w Warszawie prowadzony jest także rynek Catalyst. 6 Po dwa podziały akcji zostały dokonane przez spółki Echo Investment SA i FON SA. 7 Jako portfel rynkowy przyjęto najszerszy indeks rynku akcji dla GPW w Warszawie, mianowicie indeks WIG. 8 W badaniu stosowano logarytmiczne stopy zwrotu. 2

Analiza wpływu splitów akcji na stopy zwrotu spółek notowanych 207 nie dla dni po podziale akcji, począwszy od dnia splitu 9. Skumulowane zwyżkowe stopy zwrotu w dniach poprzedzających dzień podziału akcji są dodatnie, natomiast w dniach następujących po dniu splitu ujemne. Zwyżkowa stopa zwrotu jest również ujemna w dniu dokonania operacji podziału akcji. Rysunek 1. Skumulowane średnie zwyżkowe stopy zwrotu Źródło: opracowanie własne. Informacja o podziale akcji jest powszechnie znana z dużym wyprzedzeniem, dlatego wpływ splitu nie musi uwidaczniać się w ściśle określonym dniu, co widać na Rysunku 1. Z tego powodu wydaje się, że bardziej celowym jest badanie kilku- lub kilkunastodniowych stóp zwrotu. Niniejsze badanie przeprowadzono na podstawie 10-dniowych stóp zwrotu, rozważano sześć 10- dniowych okresów: od 30-ego do 21-ego dnia przed splitem, od 20-ego do 11- ego dnia przed splitem, od 10-ego do 1-ego dnia przed splitem, od dnia splitu do 9-ego dnia po splicie, od 10-ego do 19-ego dnia po splicie oraz od 20-ego do 29-ego dnia po splicie. Oczywiście możliwe jest poszerzenie okna zdarzenia, jednakże coraz trudniejszy staje się wówczas problem wyeliminowania wpływu innych zdarzeń. Wartości średnich dla ustalonych 10-dniowych zwyżkowych stóp zwrotu przedstawiono w Tablicy 1. Tablica 1. Wartości średnich dla 10-dniowych zwyżkowych stóp zwrotu Zakres stóp zwrotu Średnia Od 30-ego do 21-ego dnia przed splitem 0,5469 % Od 20-ego do 11-ego dnia przed splitem -2,1298 % Od 10-ego do 1-ego dnia przed splitem 5,4799 % Od dnia splitu do 9-ego dnia po splicie -7,9035 % Od 10-ego do 19-ego dnia po splicie 0,6957 % Od 20-ego do 29-ego dnia po splicie -0,9894 % Źródło: opracowanie własne. Zarówno test dla wartości średniej (formuła (4)) oraz zmodyfikowany test dla wartości średniej (formuła 7)) są wrażliwe na odstępstwa od rozkładu nor- 9 Taki sposób obliczania skumulowanych stóp zwrotu lepiej ilustrował wyniki.

208 Piotr Fiszeder, Edyta Mstowska malnego. Z tego względu weryfikowano hipotezę o normalności rozkładu stóp zwrotu za pomocą testu Shapiro-Wilka. Wyniki testowania zawiera Tablica 2. Tablica 2. Weryfikacja normalności stóp zwrotu testem Shapiro-Wilka Zakres stóp zwrotu Statystyka Od 30-ego do 21-ego dnia przed splitem 0,8493*** Od 20-ego do 11-ego dnia przed splitem 0,9546* Od 10-ego do 1-ego dnia przed splitem 0,9468** Od dnia splitu do 9-ego dnia po splicie 0,9005*** Od 10-ego do 19-ego dnia po splicie 0,8861*** Od 20-ego do 29-ego dnia po splicie 0,9021*** [*, ** lub *** oznaczają oceny statystyk, w przypadku których weryfikowana hipoteza została odrzucona na poziomie istotności odpowiednio 0,1; 0,05 lub 0,01.] Źródło: opracowanie własne. We wszystkich przypadkach hipoteza zerowa została odrzucona, a dla większości okresów odstępstwa od rozkładu normalnego były znaczące. Zastosowanie w tej sytuacji testów dla wartości średniej może prowadzić do błędnych wniosków. Z uwagi na niewielką liczebność próby nie jest również wskazane korzystanie z rozkładów granicznych statystyk. Z tego względu zastosowano nieparametryczny test rang Corrado, który nie wymaga spełnienia założenia o postaci rozkładu stóp zwrotu. Rangowanie odbyło się wg następującej zasady: 10- dniowym zwyżkowym stopom zwrotu dla każdego splitu akcji przyporządkowano rangi od 1 do 6. Czynność ta została powtórzona 44 razy (dla każdego podziału akcji oddzielnie). W dalszej kolejności dla każdego z 10-dniowych okresów obliczono wartość statystyki testowej. Uzyskane rezultaty przedstawiono w Tablicy 3. Tablica 3. Weryfikacja występowania nadwyżkowych stóp zwrotu testem Corrado Zakres stóp zwrotu Statystyka T(u) Od 30-ego do 21-ego dnia przed splitem 0,1213 Od 20-ego do 11-ego dnia przed splitem -0,7887 Od 10-ego do 1-ego dnia przed splitem 1,6986* Od dnia splitu do 9-ego dnia po splicie -1,7593* Od 10-ego do 19-ego dnia po splicie 0,6067 Od 20-ego do 29-ego dnia po splicie 0,1213 [*, ** lub *** oznaczają oceny statystyk, w przypadku których weryfikowana hipoteza została odrzucona na poziomie istotności odpowiednio 0,1; 0,05 lub 0,01.] Źródło: opracowanie własne. Hipoteza zerowa mówiąca o tym, że 10-dniowa zwyżkowa stopa zwrotu nieistotnie różni się od zera została odrzucona dla dwóch okresów. Od 10-ego do 1-ego dnia przed przeprowadzeniem operacji podziału akcji stopa zwrotu była większa od zera, natomiast od dnia splitu do 9-ego dnia po nim była mniejsza od zera. Dla pozostałych czterech okresów 10-dniowa anormalna stopa zwrotu nieistotnie różniła się od zera.

Analiza wpływu splitów akcji na stopy zwrotu spółek notowanych 209 Zakończenie Autorzy większości badań empirycznych nad efektami podziałów akcji zgodnie wskazują, że w dniu zapowiedzi podziału akcji oraz w dniach sąsiednich anormalne stopy zwrotu są dodatnie. Wzrost cen akcji przed publikacją informacji jest prawdopodobnie efektem zakupu akcji przez inwestorów wykorzystujących poufne informacje. Większość badaczy pokazuje również, że w dniu faktycznego dokonania podziału akcji zwyżkowe stopy zwrotu są dodatnie (czego jednak nie zaobserwowano w niniejszym badaniu), natomiast poza dniem zdarzenia anormalne stopy zwrotu nie różnią się istotnie od zera. Zdecydowana większość publikowanych badań nad efektami podziałów akcji dotyczy rynku amerykańskiego, a więc dojrzałego. Badania dotyczące GPW w Warszawie przeprowadzili Bejger (2001), Kopczewska (2004) oraz Gurgul (2006). W pracy Bejgera nie badano istotności nadwyżkowych stóp zwrotu. Kopczewska analizowała wpływ splitów na pojedyncze akcje i nie zaobserwowała znaczącego związku. W pracy Gurgula zastosowano podobne metody do tych, jakie wykorzystano w niniejszym badaniu i pokazano występowanie dodatniej oraz ujemnej nadwyżkowej stopy zwrotu odpowiednio na dwa dni przed oraz dwa dni po publikacji informacji o podziale akcji. Bardzo słaby, dodatni efekt zaobserwowano w dniu zapowiedzi splitu. W przypadku faktycznego dokonania podziału akcji nadwyżkowe stopy zwrotu nie różniły się istotnie od zera poza trzema dniami po splicie, kiedy to występowały ujemne wielkości. Pomimo faktu, że termin splitu jest wcześniej powszechnie znany, w pracy pokazano występowanie istotnie różniących się od zera anormalnych stóp zwrotu. Nadwyżkowe 10-dniowe stopy zwrotu przed operacją podziału akcji są dodatnie, natomiast 10 dniowe stopy obejmujące split i dni po nim są ujemne. Wzrost akcji przed podziałem ma zatem prawdopodobnie wyłącznie charakter spekulacyjny. Zaobserwowanie tej prawidłowości było możliwe dzięki przyjęciu 10-dniowych, a nie tak jak w większości innych badań dziennych stóp zwrotu. Efekt ten jest niezauważalny w przypadku analizy pojedynczych dni. Otrzymane wyniki sugerują również nieefektywność rynku akcji na GPW w Warszawie, ponieważ zaobserwowane nadwyżkowe stopy zwrotu są na tyle duże, że możliwe byłoby uzyskanie ponadprzeciętnych dochodów nawet po uwzględnieniu kosztów transakcyjnych. Uzyskanie takich dochodów nie byłoby prawdopodobnie jednak możliwe w przypadku krótkiej sprzedaży akcji z uwagi na brak lub bardzo ograniczoną możliwość zawierania takich transakcji. Literatura 1. Bejger P. (2001) Motywy przeprowadzania podziału akcji i jego wpływ na reakcje inwestorów giełdowych na GPW w Warszawie, w: Frąckowiak W. (red.), Z badań nad rynkiem kapitałowym w Polsce, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2. Brown S. J., Warner J. B. (1985), Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies, Journal of Financial Economics, 14, 3-31

210 Piotr Fiszeder, Edyta Mstowska 3. Conroy R. M., Harris R. S., Benet B. A. (1990), The Effects of Stock Splits on Bid-Ask Spreads, Journal of Finance, 45, 1285-1295 4. Corrado C. J. (1989), A Nonparametric Test for Abnormal Security-Price Performance in Event Studies, Journal of Financial Economics, 23, 385-395 5. Gurgul H. (2006), Analiza zdarzeń na rynkach akcji. Wpływ informacji na ceny papierów wartościowych, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 6. Kopczewska K. (2004), Wpływ splitów na kursy akcji notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, w: Bernat T. (red.), Rynek kapitałowy mechanizm, funkcjonowanie, podmioty, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Szczecin 7. Lakonishok J., Lev B. (1987), Stock Splits and Stock Dividends: Why, Who and When, Journal of Finance, 42, 913-932 8. Muscarella C.J., Vetsutpens M. R. (1996), Stock Splits: Signaling or Liquidity? The Case of ADR Solo Splits, Journal of Financial Economics, 42, 3-26 9. Rankine G., Stice E. K. (1997), The Market Reaction to the Choice of Accounting Method for Stock Splits and Large Stock Dividens, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 32, 161-182 Streszczenie Celem pracy była analiza wpływu podziałów akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie na stopy zwrotu. Z uwagi na brak normalności rozkładu stóp zwrotu w badaniu zastosowano nieparametryczny test rang Corrado. Ponieważ informacja o splicie akcji jest ogłaszana publicznie z dużym wyprzedzeniem, zatem sam moment podziału akcji nie powinien mieć istotnego wpływu na notowania cen akcji. Wyniki przeprowadzonego badania przeczą jednak tej tezie. Nadwyżkowe 10-dniowe stopy zwrotu przed operacją podziału akcji są dodatnie, natomiast 10-dniowe stopy zwrotu obejmujące split i dni po nim są ujemne. Zaobserwowanie tej prawidłowości było możliwe dzięki przyjęciu 10-dniowych, a nie tak jak w większości innych badań dziennych stóp zwrotu. Efekt ten jest niezauważalny w przypadku analizy pojedynczych dni. Otrzymane wyniki wskazują również na nieefektywność rynku akcji na GPW w Warszawie, ponieważ zaobserwowane nadwyżkowe stopy zwrotu są na tyle duże, że możliwe byłoby uzyskanie ponadprzeciętnych dochodów nawet po uwzględnieniu kosztów transakcyjnych. Uzyskanie takich dochodów nie byłoby jednakże prawdopodobnie możliwe w przypadku krótkiej sprzedaży akcji z uwagi na brak lub bardzo ograniczoną możliwość zawierania takich transakcji. Analysis of the influence of the stock splits on the rates of return from the companies listed on the Warsaw Stock Exchange (Summary) The main purpose of the paper was analysis of the influence of the stock splits on the rates of return from the companies listed on the Warsaw Stock Exchange. Due to lack of normality of the return distribution, nonparametric Corrado test was applied. The study has showed that the abnormal 10-days return before the split is positive, and 10-days return for the split and days after is negative.